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InterHand2.6M|计算机视觉数据集|手势识别数据集
收藏OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/InterHand2_dot_6M
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InterHand2.6M 数据集是一个大规模实拍数据集，具有准确的 GT 3D 交互手部姿势，用于 3D 手部姿势估计该数据集包含 2.6M 标记的单个和交互手部框架。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-08-11
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
InterHand2.6M数据集的构建基于大规模的多视角图像采集技术，通过在多个摄像机视角下捕捉手部动作，确保了数据的高精度和多样性。该数据集涵盖了超过260万帧的手部图像，每帧图像均经过精细的标注，包括手部关节点的三维坐标和手部姿态信息。此外，数据集还包含了手部与物体交互的场景，以模拟真实世界中的复杂交互情况。
特点
InterHand2.6M数据集以其高分辨率和多视角特性著称，能够提供丰富的手部动作细节和空间信息。该数据集不仅包含了静态的手部姿态，还涵盖了动态的手部运动轨迹，适用于手部姿态估计、手势识别和手部运动预测等多种任务。此外，数据集中的多视角图像和三维标注信息，为研究者提供了强大的工具，以开发和验证复杂的手部动作分析算法。
使用方法
InterHand2.6M数据集适用于多种计算机视觉任务，包括但不限于手部姿态估计、手势识别和手部运动预测。研究者可以通过加载数据集中的图像和标注信息，训练深度学习模型以识别和预测手部动作。数据集提供了详细的API和文档，方便用户进行数据预处理和模型训练。此外，数据集还支持多视角图像的融合分析，以提高手部动作识别的准确性和鲁棒性。
背景与挑战
背景概述
在计算机视觉领域，手部姿态估计一直是研究的热点之一。随着深度学习技术的发展，对手部动作的精确捕捉和分析需求日益增加。InterHand2.6M数据集由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年发布，旨在提供一个大规模、高质量的手部姿态数据集，以推动手部姿态估计技术的发展。该数据集包含了超过260万张手部图像，涵盖了多种手部姿态和动作，为研究人员提供了一个丰富的资源库。InterHand2.6M的发布，不仅填补了手部姿态数据集的空白，还为相关领域的研究提供了强有力的支持，推动了手部姿态估计技术的进步。
当前挑战
InterHand2.6M数据集的构建过程中面临了多重挑战。首先，手部姿态的多样性和复杂性使得数据采集和标注工作异常繁琐。为了确保数据的准确性和一致性，研究人员需要对手部图像进行精细的标注，这不仅耗时且成本高昂。其次，手部姿态的遮挡问题也是一个重要的挑战，遮挡可能导致部分手部关节无法被准确识别。此外，不同光照条件和背景复杂度也对数据集的质量提出了更高的要求。这些挑战不仅影响了数据集的构建效率，也对后续的模型训练和性能评估提出了更高的要求。
发展历史
创建时间与更新
InterHand2.6M数据集由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年创建，旨在推动手部姿态估计领域的发展。该数据集自发布以来，未有官方更新记录。
重要里程碑
InterHand2.6M数据集的发布标志着手部姿态估计领域的一个重要里程碑。该数据集包含了260万张图像，涵盖了多种手部姿态和交互场景，极大地丰富了手部姿态估计的训练数据。其独特的多视角和多手交互特性，使得研究人员能够开发出更为精确和鲁棒的手部姿态估计模型。此外，InterHand2.6M还提供了详细的3D手部关节标注，为深度学习模型的训练提供了高质量的数据支持。
当前发展情况
InterHand2.6M数据集的发布对计算机视觉领域，特别是手部姿态估计领域，产生了深远的影响。该数据集不仅推动了手部姿态估计技术的进步，还促进了相关应用的发展，如虚拟现实、增强现实和人机交互等。目前，InterHand2.6M已成为手部姿态估计研究中的标准数据集之一，被广泛应用于学术研究和工业应用中。随着深度学习技术的不断发展，InterHand2.6M数据集将继续为手部姿态估计领域的创新提供坚实的基础。
发展历程
- InterHand2.6M数据集首次发表，由韩国KAIST大学的研究人员提出，旨在提供高质量的手部姿态估计数据。
- InterHand2.6M数据集首次应用于手部姿态估计任务，显著提升了模型的准确性和鲁棒性。
- InterHand2.6M数据集被广泛应用于多个计算机视觉领域的研究，包括手势识别和虚拟现实交互。
常用场景
经典使用场景
在计算机视觉领域，InterHand2.6M数据集被广泛用于手部姿态估计的研究。该数据集包含了超过260万张手部图像，涵盖了多种手势和动作，为研究人员提供了丰富的数据资源。通过这些图像，研究者可以训练和验证手部姿态估计算法，从而提高其在复杂场景下的准确性和鲁棒性。
解决学术问题
InterHand2.6M数据集解决了手部姿态估计中的关键学术问题，如多视角手部姿态的准确捕捉和复杂背景下的手部识别。其丰富的数据量和多样化的手势样本，使得研究人员能够开发出更为精确和通用的手部姿态估计算法，推动了计算机视觉领域的发展。
衍生相关工作
基于InterHand2.6M数据集，许多经典工作得以展开，如手部姿态估计模型的优化、多模态手部姿态融合研究以及手部姿态与物体交互的联合建模。这些研究不仅深化了对手部姿态的理解，也为相关领域的技术进步提供了坚实的基础。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录